Ricerche

Utilizzando dati di guida naturalistici e tecniche di apprendimento automatico, ricercatori della Columbia University e della Fu Foundation della Columbia hanno sviluppato algoritmi estremamente accurati per rilevare il lieve deterioramento cognitivo e la demenza nei conducenti anziani.

I dati di guida naturalistici si riferiscono a dati rilevati con dispositivi di registrazione veicolare o con altre tecnologie nell'ambiente del mondo reale. Questi dati potrebbero essere elaborati per misurare l'esposizione, lo spazio e le prestazioni di guida in grande dettaglio. I risultati sono pubblicati sulla rivista Geriatrics.

I ricercatori hanno sviluppato modelli di foreste casuali, una tecnica statistica ampiamente usata nell'intelligenza artificiale (AI) per classificare lo stato della malattia, che ha funzionato eccezionalmente bene.

"Sulla base delle variabili derivate dai dati di guida naturalistici e dalle caratteristiche demografiche fondamentali, come l'età, il sesso, la razza / etnia e l'istruzione, siamo riusciti a prevedere il lieve decadimento cognitivo e la demenza con una precisione dell'88%", ha dichiarato Xuan (Sharon) Di, professoressa associata di ingegneria civile e meccanica alla Columbia e prima autrice dello studio.

Gli investigatori hanno costruito 29 variabili usando i dati di guida naturalistici catturati da dispositivi di registrazione dei veicoli di 2.977 partecipanti al progetto Longitudinal Research on Aging Drivers (LongROAD), uno studio di coorte multisito sponsorizzato dalla Fondazione AAA per la sicurezza del traffico. Al momento dell'iscrizione, i partecipanti erano conducenti attivi di 65-79 anni di età e privi di disabilità cognitiva significativa e di condizioni mediche degenerative. I dati usati in questo studio hanno coperto il periodo di tempo da agosto 2015 a marzo 2019.

Tra i 2.977 partecipanti le cui auto erano dotate di dispositivi di registrazione veicolare, 33 hanno avuto una nuova diagnosi di lieve deterioramento cognitivo e 31 di demenza entro aprile 2019. I ricercatori hanno addestrato una serie di modelli di apprendimento automatico per rilevare il lieve deterioramento cognitivo / demenza e hanno scoperto che il modello basato sulle variabili di guida e sulle caratteristiche demografiche è accurato all'88%, molto meglio dei modelli basati solo sulle caratteristiche demografiche (29%) e sulle variabili di guida (66%).

Un'ulteriore analisi ha rivelato che l'età era più predittiva per la lieve compromissione cognitiva e la demenza, seguita dalla percentuale di viaggi percorsi entro 15 miglia da casa, dalla razza / etnia, dai minuti per catena di viaggio (cioè lunghezza dei viaggi che iniziano e terminano a casa), dai minuti per viaggio, e dal numero di eventi di frenatura forte con tassi di decelerazione ≥0,35 g.

Guohua Li MD/DrPH, professore di epidemiologia e anestesiologia della Columbia e autore senior, ha dichiarato:

"La guida è un compito complesso che coinvolge processi cognitivi dinamici e richiede funzioni cognitive e abilità motorie percettive essenziali. Il nostro studio indica che i comportamenti di guida naturalistici possono essere usati come indicatori completi e affidabili del lieve deterioramento cognitivo e della demenza.

"Se convalidati, gli algoritmi sviluppati in questo studio potrebbero fornire un nuovo strumento discreto per il rilevamento precoce, e la gestione, del lieve deterioramento cognitivo e della demenza nei conducenti anziani".